多重共线性的检验和克服.doc

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1、多重共线性的检验和克服一、实验目的掌握多重共线性的检验和处理方法二、实验原理判定系数检验法、解释变量相关系数矩阵法、逐步回归法三、实验步骤（一）创建新工作文件打开EViews，执行以下步骤：点击Filenewworkfile，然后分别输入起始时间和结束时间（1983和2000），最后保存。（二）输入数据表1中国粮食生产函数模型年份yx1x2x3x4x51983387281659.816209.31802231645.11984407311739.81526419497316851985379111775.822705.32091330351.5198639

2、1511930.62365622950304671987402081999.320392.724836308701988394082141.523944.72657531455.71989407552357.124448.72806732440.51990446242590.317819.32870833330.41991435292806.1278142938934186.31992442642930.225894.730308340371993456493151.9231333181733258.21994445103317.9313833380232

3、690.31995466623593.7222673611832334.51996504543827.9212333854732260.41997494173980.7303094201632434.91998512304083.7251814520832626.41999508394124.3267314899632911.82000462184146.4343745257432797.5其中：Y表示粮食产量，X1表示农业化肥施用量，X2表示粮食播种面积，X3表示成灾面积，X4表示农业机械总动力，X5表示农业劳动力。点击Quickemptygroup，然

4、后输入变量、导入数据，点击name保存。（三）普通最小二乘法估计模型参数点击estimateequation，输入变量y、c、x1、x2、x3、x4、x5，运用普通最小二乘法进行回归分析，结果如表2。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:10:09Sample:19832000Includedobservations:18VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-12815.7514078.90-0.0.3806X16.0.8.0.0

5、000X20.0.3.0.0061X3-0.0.-2.0.0158X4-0.0.-1.0.1740X5-0.0.-0.0.8906R-squared0.Meandependentvar44127.11AdjustedR-squared0.S.D.dependentvar4409.100S.E.ofregression688.2984Akaikeinfocriterion16.16752Sumsquaredresid.Schwarzcriterion16.46431Loglikelihood-139.5077F-statistic137.1164Durbin

6、-Watsonstat1.Prob(F-statistic)0.得到的估计模型如下（依次点击view、representations）：Y=-12815.75054+6.*X1+0.*X2-0.*X3-0.*X4-0.*X5（四）多重共线性检验由表2可知，x1、x2系数的t检验值的绝对值小于2，不显著，可能存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数，得相关关系矩阵，结果见表3：YX1X2X3X4X5Y10.50.0.50.80.4X10.510.880.90.30.7X20.0.881-0.2-0.220.4X30.50.9-0.210.0.3X40.80.

7、3-0.220.10.X50.40.70.40.30.1由相关关系矩阵可以看出，x1与x4之间可能存在高度相关。（五）逐步回归法被解释变量y分别对解释变量进行一元回归（点击quickestimateequation）,得知x1的方程最大，以x1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。经回归结果分析，剔除x4、x5两个变量，得到最终分析结果如表3：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/22/10Time:10:52Sample:19832000Includedobservations:18VariableCoe

8、fficientStd.Errort-StatisticProb.